Optimal Investment in Energy Efficiency under Uncertainty

41 p.

Monte Carlo Valuation of natural gas investments

This paper deals with the valuation of energy assets related to natural gas. In particular, we evaluate a baseload Natural Gas Combined Cycle (NGCC) power plant and an ancillary instalation, namely a Liquefied Natural Gas (LNG) facility, in a realistic setting; specifically, these investments enjoy a long useful life but require some non-negligible time to build. Then we focus on the valuation of several investment options again in a realistic setting. These include the option to invest in the power plant when there is uncertainty concerning the initial outlay, or the option's time to maturity, or the cost of CO2 emission permits, or when there is a chance to double the plant size in the future. Our model comprises three sources of risk. We consider uncertain gas prices with regard to both the current level and the long-run equilibrium level; the current electricity price is also uncertain. They all are assumed to show mean reversion. The two-factor model for natural gas price is calibrated using data from NYMEX NG futures contracts. Also, we calibrate the one-factor model for electricity price using data from the Spanish wholesale electricity market, respectively. Then we use the estimated parameter values alongside actual physical parameters from a case study to value natural gas plants. Finally, the calibrated parameters are also used in a Monte Carlo simulation framework to evaluate several American-type options to invest in these energy assets. We accomplish this by following the least squares MC approach.

Going Multinational under Exchange Rate Uncertainty

Published as an article in: Journal of International Money and Finance, 2010, vol. 29, issue 6, pages 1171-1191.

Economic Effects of Global Warming under Stock Growth Uncertainty: The European Sardine Fishery

Global warming of the oceans is expected to alter the environmental conditions that determine the growth of a fishery resource. Most climate change studies are based on models and scenarios that focus on economic growth, or they concentrate on simulating the potential losses or cost to fisheries due to climate change. However, analysis that addresses model optimization problems to better understand of the complex dynamics of climate change and marine ecosystems is still lacking. In this paper a simple algorithm to compute transitional dynamics in order to quantify the effect of climate change on the European sardine fishery is presented. The model results indicate that global warming will not necessarily lead to a monotonic decrease in the expected biomass levels. Our results show that if the resource is exploited optimally then in the short run, increases in the surface temperature of the fishery ground are compatible with higher expected biomass and economic profit.

Income Taxation and Growth in an OLG Economy: Does Aggregate Uncertainty Play any Role?

We analyze the effects of capital income taxation on long-run growth in a stochastic, two-period overlapping generations economy. Endogenous growth is driven by a positive externality of physical capital in the production sector that makes firms exhibit an aggregate technology in equilibrium. We distinguish between capital income and labor income, and between attitudes towards risk and intertemporal substitution of consumption. We show necessary and sufficient conditions such that i) increments in the capital income taxation lead to higher equilibrium growth rates, and ii) the effect of changes in the capital income tax rate on the equilibrium growth may be of opposite signs in stochastic and in deterministic economies. Such a sign reversal is shown to be more likely depending on i) how the intertemporal elasticity of substitution compares to one, and ii) the size of second- period labor supply. Numerical simulations show that for reasonable values of the intertemporal elasticity of substitution, a sign reversal shows up only for implausibly high values of the second- period’s labor supply. The conclusion is that deterministic OLG economies are a good approximation of the effect of taxes on the equilibrium growth rate as in Smith (1996).

Valuing Expansions of the Electricity Transmission Network under Uncertainty: The Binodal Case

Transmission investments are currently needed to meet an increasing electricity demand, to address security of supply concerns, and to reach carbon-emissions targets. A key issue when assessing the benefits from an expanded grid concerns the valuation of the uncertain cash flows that result from the expansion. We propose a valuation model that accommodates both physical and economic uncertainties following the Real Options approach. It combines optimization techniques with Monte Carlo simulation. We illustrate the use of our model in a simplified, two-node grid and assess the decision whether to invest or not in a particular upgrade. The generation mix includes coal-and natural gas-fired stations that operate under carbon constraints. The underlying parameters are estimated from observed market data.

Elements of Decision under Uncertainty with Applications

This work presents the basic elements for the analysis of decision under uncertainty: Expected Utility Theory and its citicisms and risk aversion and its measurement. The concepts of certainty equivalent, risk premium, absolute risk aversion and relative risk aversion, and the "more risk averse than" relation are discussed. The work is completed with several applications of decision making under uncertainty to different economic problems: investment in risky assets and portfolio selection, risk sharing, investment to reduce risk, insurance, taxes and income underreporting, deposit insurance and the value of information.

Spin squeezing, macrorealism and the heisenberg uncertainty principle

169 p.

Economía de la salud, modalidades de evaluación económica

La salud es un aspecto muy importante en la vida de cualquier persona, de forma que, al ocurrir cualquier contingencia que merma el estado de salud de un individuo o grupo de personas, se debe valorar estrictamente y en detalle las distintas alternativas destinadas a combatir la enfermedad. Esto se debe a que, la calidad de vida de los pacientes variará dependiendo de la alternativa elegida. La calidad de vida relacionada con la salud (CVRS) se entiende como el valor asignado a la duración de la vida, modificado por la oportunidad social, la percepción, el estado funcional y la disminución provocadas por una enfermedad, accidente, tratamiento o política (Sacristán et al, 1995). Para determinar el valor numérico asignado a la CVRS, ante una intervención, debemos beber de la teoría económica aplicada a las evaluaciones sanitarias para nuevas intervenciones. Entre los métodos de evaluación económica sanitaria, el método coste-utilidad emplea como utilidad, los años de vida ajustado por calidad (AVAC), que consiste, por un lado, tener en cuenta la calidad de vida ante una intervención médica, y por otro lado, los años estimados a vivir tras la intervención. Para determinar la calidad de vida, se emplea técnicas como el Juego Estándar, la Equivalencia Temporal y la Escala de Categoría. Estas técnicas nos proporcionan un valor numérico entre 0 y 1, siendo 0 el peor estado y 1 el estado perfecto de salud. Al entrevistar a un paciente a cerca de la utilidad en términos de salud, puede haber riesgo o incertidumbre en la pregunta planteada. En tal caso, se aplica el Juego Estándar con el fin de determinar el valor numérico de la utilidad o calidad de vida del paciente ante un tratamiento dado. Para obtener este valor, al paciente se le plantean dos escenarios: en primer lugar, un estado de salud con probabilidad de morir y de sobrevivir, y en segundo lugar, un estado de certeza. La utilidad se determina modificando la probabilidad de morir hasta llegar a la probabilidad que muestra la indiferencia del individuo entre el estado de riesgo y el estado de certeza. De forma similar, tenemos la equivalencia temporal, cuya aplicación resulta más fácil que el juego estándar ya que valora en un eje de ordenadas y abscisas, el valor de la salud y el tiempo a cumplir en esa situación ante un tratamiento sanitario, de forma que, se llega al valor correspondiente a la calidad de vida variando el tiempo hasta que el individuo se muestre indiferente entre las dos alternativas. En último lugar, si lo que se espera del paciente es una lista de estados de salud preferidos ante un tratamiento, empleamos la Escala de Categoría, que consiste en una línea horizontal de 10 centímetros con puntuaciones desde 0 a 100. La persona entrevistada coloca la lista de estados de salud según el orden de preferencia en la escala que después es normalizado a un intervalo entre 0 y 1. Los años de vida ajustado por calidad se obtienen multiplicando el valor de la calidad de vida por los años de vida estimados que vivirá el paciente. Sin embargo, ninguno de estas metodologías mencionadas consideran el factor edad, siendo necesario la inclusión de esta variable. Además, los pacientes pueden responder de manera subjetiva, situación en la que se requiere la opinión de un experto que determine el nivel de discapacidad del aquejado. De esta forma, se introduce el concepto de años de vida ajustado por discapacidad (AVAD) tal que el parámetro de utilidad de los AVAC será el complementario del parámetro de discapacidad de los AVAD Q^i=1-D^i. A pesar de que este último incorpora parámetros de ponderación de edad que no se contemplan en los AVAC. Además, bajo la suposición Q=1-D, podemos determinar la calidad de vida del individuo antes del tratamiento. Una vez obtenido los AVAC ganados, procedemos a la valoración monetaria de éstos. Para ello, partimos de la suposición de que la intervención sanitaria permite al individuo volver a realizar las labores que venía realizando. De modo que valoramos los salarios probables con una temporalidad igual a los AVAC ganados, teniendo en cuenta la limitación que supone la aplicación de este enfoque. Finalmente, analizamos los beneficios derivados del tratamiento (masa salarial probable) si empleamos la tabla GRF-95 (población femenina) y GRM-95 (población masculina).